使用jupyter编写UDAF实现平均数计算并在hive上调用

下面是使用jupyter编写UDAF实现平均数计算并在hive上调用的示例代码：

首先，在jupyter中创建一个新的notebook，并导入必要的库：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql import SparkSession

接着，定义一个UDAF，计算平均数：

class AvgUDAF:
    def __init__(self):
        self.sum = 0
        self.count = 0

    def __call__(self, value):
        if value is not None:
            self.sum += value
            self.count += 1

    def merge(self, other):
        if other is not None:
            self.sum += other.sum
            self.count += other.count

    def evaluate(self):
        if self.count == 0:
            return None
        else:
            return self.sum / self.count

创建SparkSession并注册UDAF：

spark = SparkSession.builder.appName("UDAF Example").getOrCreate()
spark.udf.register("avg_udaf", AvgUDAF(), DoubleType())

创建一个测试数据集并将其存储到Hive表中：

df = spark.createDataFrame([(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, None)], ["id", "value"])
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("test_table")

在Hive中查询表并使用UDAF计算平均值：

SELECT avg_udaf(value) FROM test_table

运行查询后，可以得到以下结果：

20.0
``